Big Data und vernetzte Produkte

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Vernetzte Produkte und Big Data – warum ist das

wichtig?Stefan Grasmann

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These 1:

Big Data entstand durch das Social Web. Denn Milliarden Menschen wurden zu „Sensoren“ und „Datenschleudern“.

Jetzt folgen die Maschinen und Geräte…

© Zühlke 2013Big Data - Produktdatenströme effizient leiten und auswerten | Stefan Grasmann

Weltbevölkerung & Connected Products

Bild: facebook.com

2003 2010 2015(Prognose)

6.3 0.5 6.8 12.5 7.2 25

Mrd

.

19. November 2013 Folie 3

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These 2:

Die interessantesten Unternehmensdaten liegen außerhalb Ihres Unternehmens.


Inside und Outside Data

Mar

kt

Kunden

Wettbewerb

Social Media

Open Data

Produktnutz

ung

…

Intranet

ERPCRM

…

Fire

wall

InsideData

OutsideData


These 3:

Die IT der „Connected Products“ hat ganz andere (Daten-)Herausforderungen als die Corporate IT.

• ERP, PPS, CRM• Arbeitsplatzrechner•Mitarbeiter als User• HW unter (physischer) Kontrolle

häufig „green field“

i.d.R. „brown field“

• Connected Products

• HW „im Feld“

• viele Daten

• vielfältige Daten

• schnelle

Verarbeitung

Product ITNeu

Corporate IT

Und was ist neu an

Big Data?


z.B. unstrukturiertz.B. 1 Mio. Nachrichten/Sek.

Dimensionen von Big Data

z.B. > Petabyte

Volume

Velocity

Variety

Wenn mindestens eine Dimensionen unzureichend mit „traditionellen“ Lösungsansätzen abgebildet werden kann, sprechen wir von „Big Data“.

z.B. 365 Mal mehr Daten

z.B. Realtime-Auswertung

z.B. Open Data



Neue Herausforderungen an die ITMethodik und Skills

Viele Leute wollen gleich über Daten sprechen…

…und verlieren dabei die Geschäftsziele aus den Augen!

Daten ≠ Information ≠ Erkenntnis!


“It’s no longer hard to find the answer to a given question; the hard part is finding the right question.”

Kevin Weil (Analytics Lead at Twitter)

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Beispiele19. November 2013 Folie 11

Immer mehr Produkte werden vernetzt Die so gewonnen Daten sind die Basis für die Geschäftsmodelle von morgen• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …

F &

E

Mark

eti

ng &

Vert

rieb

Serv

ice &

Pro

zess

e

Dis

trib

uti

on &

Log

isti

k


Beispiel 1: FeldtestDatenanalyse in der Produktentwicklung

• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …

F &

E

Mark

eti

ng &

Vert

rieb

Serv

ice &

Pro

zess

e

Dis

trib

uti

on &

Log

isti

k


FeldtestViessmann optimiert die Vorentwicklung: Daten von neuen Brennstoffzellen werden täglich analysiert.


Manuelle Auswertung von Feldtestdaten

…

Anlagen im Feld (Brennstoffzellen) sammeln Betriebsdaten

Betriebsstunden

Gasverbrauch Wirkungsgrad Vorlauftemper

atur Stromerzeugu

ng …

Ingenieure überwachen die Anlagen und werten die Daten für die Produktentwicklung aus.

1. Einloggen auf der Anlage2. Daten übertragen3. Übertragung in Excel4. Filtern und aggregieren


Szenario 150 Feldsysteme100 Datenreihen / Ablesung1 Ablesung / Stunde40 Werte pro Reihe4 bytes pro Wert

550 MB / Monat

Szenario 2500 Feldsysteme400 Datenreihen / Ablesung4 Ablesungen / Minute100 Werte pro Reihe4 bytes pro Wert

12,6 TB / Monat

?MB TB


Herausforderungen

Volume: 12,6 TB pro Monat in der angestrebten vollen Ausbaustufe. Dies sind 24.000 mal mehr Daten als in der zum Einstieg geplanten Lösung.

Weitere Herausforderungen

• Flexibilität in der Auswertung– Einfache fertige Lösungen

(z.B. Zeitreihen, Drill-down)– Möglichkeit für komplexe Abfragen

• Sicherheit– Anonymisierung der Anlagen– Verschlüsselung und Authentisierung



Eine Cloud-basierte Lösung vereinfacht die Auswertung der Feldtestdaten

…

Nutzen für das Unternehmen• Geringerer

Personalbedarf• Die Infrastruktur

wächst mit • Keine Fixkosten

Nutzen für die Entwicklung• Alle Daten im Überblick• Schnelle und flexible

Auswertung



Beispiel 2: Service- und FlottenmanagementDisposition für Investitionsgüter

F &

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• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …


Service- und FlottenmanagementLiebherr stattet alle Baumaschinen mit Telematikmodulen aus. Ein Portal erlaubt den Zugriff für Service und Kunden.

Foto

: Li

eb

herr


21

LIDAT Geschäftsmodell - Systemüberblick

Welche Daten sind von Interesse?

BetriebsstundenPositionsdaten

Nutzungsprofile• Arbeitszustände• Produktivitätsdate

n (Momente, Lasten, …)

Auftragsdaten

Diagnosedaten

Performance-

Kenndaten

Kraftstoff-verbrauch

Maschinen-fehlerzustän

de

Foto

: Li

eb

herr


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Nutzungsmuster im Service- und Flottenmanagement

• möchte seine Aufgabe ohne Unterbrechungen durchführen

• möchte einen sicheren Arbeitsplatz

möchte sicherstellen, dass die Maschine möglichst nie stillsteht

möchte einen Diebstahl der Maschine verhindern

möchte keine unnötigen Wartungen durchführen

möchte Wartungen im Voraus planen

• möchte Nutzungszeiten und Verfügbarkeit erfassen• Möchte

Ferndiagnose erstellen

• möchte Einsatz vor Ort optimal vorbereiten

• möchte Maschinen-daten zur Optimierung der Produkte nutzen

Fahrer/Bediener

Vermieter

Besitzer

Service-Techniker

Hersteller

Foto

: Li

eb

herr


Herausforderungen

Variety: Daten unterschiedlichster, auch zukünftiger Maschinen müssen verwaltet und ausgewertet werden können.

Hohe Anforderungen an flexible Datenmodelle.


• Telematikmodul: Hardware-Auswahl, zuverlässige Software

• Kommunikation: Auswahl Funkprovider, Kosteneffizienz

• Outside Data: Integration von Maschinen anderer Hersteller

Foto

: Li

eb

herr



Internet

Internet

Lösungsübersicht

LiDAT OLTPPrincipal

LiDAT OLTPMirror

LiDAT DataWarehouse

LiDAT Portal

ReportServices

LiDAT ServicesMachineServices

ProviderServices

LTPServer

ImportServices

ExternalServices

ActiveDirectory

GIS

Inbox



Beispiel 3: MeteringWirtschaftliche Zählererfassung

• Logistik

• Industrie

• Medizin

• Gebäude

• Energie

• Banken

• Handel

• Automotive

• Versicherungen

• …

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Log

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Pro

zess

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MeteringDer Kunde setzt auf funkgestützte Fernablesung, um Kosten zu senken und neue Services zu ermöglichen.


Velocity: Beschleunigung der Frequenz der Datensammlung von jährlich auf täglich.

Volume: Drastische Vervielfachung der anfallenden Datenmengen - 1 Zählerstand im Jahr vs. Viertelstundentakt (4*24*365 = 34.176)

Herausforderungen


• Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur

• Geräteentwicklung geschieht lange vor der Entwicklung der Use Cases im Backend

• Integration in die Enterprise IT

• Betrieb mit der gleichen Anzahl Mitarbeiter


EAI / ETL

Auswertungen„Walk by“

Ablesegeräte

Rules Engine

Vom Verbrauchswert zur Rechnung

Kundenportal

Außendienst

Verbrauchs-

zähler

Daten-termin

als

Web-serve

r

Kunden

Verträge

AblesewerteBackend-SystemeSensoren

Funk GSM

Prozessmanagement

Monitoring


Nutzenbeispiele im Überblick

Feldtest

Flotten-management

Metering

Forschung &

Entwicklung

Marketing & Vertrieb

Service & Prozesse

Distribution & Logistik




Feldtest Weniger Aufwand Bessere AnalyseTime-to-market

Flotten-management

Mehr ÜbersichtWeniger FehlzeitenNachverfolgbarkeit

Metering KundenfreundlichGeringere KostenNeue Services

Forschung &

Entwicklung


Service & Prozesse





Feldtest Weniger Aufwand Bessere AnalyseTime-to-market

Übersichtlichere Verwaltung der Testanlagen

Flotten-management

Verbesserte Produkte

Cross-Selling Verbesserter Kundendienst

Mehr ÜbersichtWeniger FehlzeitenNachverfolgbarkeit

Metering Gezieltere Kundenansprache

KundenfreundlichGeringere KostenNeue Services

Forschung &

Entwicklung


Service & Prozesse




Zusammenfassung

Datenströme senken Kosten und bieten neue Umsatzpotenziale.

Die Nutzung geht meist über den ursprünglich geplanten Zweck hinaus: Der Appetit kommt beim Essen.

Die Herausforderungen sind vielfältig. Gründe dafür sind Volume, Velocity und Variety, auch Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Veränderung.

Big-Data-Technologien bieten neue Lösungswege.

Zusammenfassung

Stefan Grasmann

Gerne stehe ich für Fragen zur Verfügung

Stefan Grasmann

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Date post:	17-Nov-2014
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